小团-评测一线 AI Builder

优缺点分析

角色解读

• 从评测助理成长为评测专家，深入理解AI模型能力边界，成为质量保障核心角色
• 转向AI产品经理或AI研发岗，凭借对模型效果的一手认知，主导产品优化或模型训练
• 可发展为数据科学家或AI解决方案架构师，利用评测经验做更上游的决策
• 执行AI模型的日常效果评测，按照标准流程产出评测报告，确保模型输出质量
• 深入分析badcase，定位问题根因（prompt、模型、数据、工具等），并推动修复闭环
• 维护和优化评测数据集，持续迭代case库以提高覆盖度和有效性，参与评测工具链建设
• 将评测结论清晰传达给产品和研发团队，推动实际改进落地
• 具备数据分析能力，能使用SQL和Python进行数据处理和分析
• 对AI/LLM/Agent有一定了解，有搜索推荐或NLP评测经验更佳
• 逻辑思维强，能系统性地归因问题并给出改进建议
• 良好的沟通能力，能将技术结论转化为业务语言

申请策略

• 在简历中附上你曾经做过的评测报告或数据分析作品集（脱敏后），展示你的输出能力
• 面试前了解美团的业务场景（外卖、到店、搜索等），思考AI评测如何服务于具体业务
• 突出数据分析项目经历，特别是涉及模型效果评估或用户行为分析的案例，展示SQL/Python能力
• 如果有AI相关项目（如使用过LLM、做过搜索推荐评测），重点描述你在其中的角色和成果
• 强调逻辑分析和问题归因能力，例如如何从badcase找到根因并推动解决
• 体现沟通和协作能力，如跨团队推进改进的经验
• 强化SQL和Python数据处理技能，尤其是pandas、数据可视化等常用库
• 学习Prompt调优和LLM评测方法论，了解RLHF、自动化评测等概念

面试指南

• STAR方法：情境(Situation)-任务(Task)-行动(Action)-结果(Result)，用于描述具体案例
• 分维度分析：对LLM评测可从准确性、安全性、相关性、多样性等多维度展开
• 归因逻辑：从问题表象出发，逐步排除变量（prompt变化、模型版本、数据分布等），定位根因
• 请描述一次你通过数据分析发现并解决某个问题的经历
• 如何设计一个针对LLM生成效果的评测用例？你会关注哪些维度？
• 假设一个badcase，模型回答不准确，如何排查是prompt、模型还是数据的问题？
• 你用过哪些AI工具或模型？如何评估它们的效果？
• 面对大量评测数据，你会如何高效总结出有价值结论？